Deep learning models incorporating endogenous factors beyond DNA sequences improve the prediction accuracy of base editing outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Adenine base editors (ABEs) and cytosine base editors (CBEs) enable the single nucleotide editing of targeted DNA sites avoiding generation of double strand breaks, however, the genomic features that influence the outcomes of base editing in vivo still remain to be characterized. High-throughput datasets from lentiviral integrated libraries were used to investigate the sequence features affecting base editing outcomes, but the effects of endogenous factors beyond the DNA sequences are still largely unknown. Here the base editing outcomes of ABE and CBE were evaluated in mammalian cells for 5012 endogenous genomic sites and 11,868 genome-integrated target sequences, with 4654 genomic sites sharing the same target sequences. The comparative analyses revealed that the editing outcomes of ABE and CBE at endogenous sites were substantially different from those obtained using genome-integrated sequences. We found that the base editing efficiency at endogenous target sites of both ABE and CBE was influenced by endogenous factors, including epigenetic modifications and transcriptional activity. A deep-learning algorithm referred as BE_Endo, was developed based on the endogenous factors and sequence information from our genomic datasets, and it yielded unprecedented accuracy in predicting the base editing outcomes. These findings along with the developed computational algorithms may facilitate future application of BEs for scientific research and clinical gene therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».